导读:本文包含了自适应邻域选取论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:超分辨率重建,邻域嵌入,专家矢量场,邻域选择库
自适应邻域选取论文文献综述
曹明明,干宗良,陈杰,崔子冠,朱秀昌[1]（2015）在《自适应邻域选取的邻域嵌入超分辨率重建算法》一文中研究指出在邻域嵌入超分辨率重建算法中,训练和重建过程均在特征空间进行的,因此,特征选择对算法的性能具有较大的影响。另外,大多数基于邻域嵌入算法对训练得到的样本库未经测试直接使用,使得邻域选择具有"盲目"性。考虑到特征选择的重要性以及避免邻域选择的盲目性,本文提出了一种新的邻域嵌入超分辨率重建算法。第一步:利用专家矢量场模型估计出输入图像的全局图像;第二步:利用邻域嵌入算法重建残差图像。在重建残差图像的过程中,首先将图像分成若干子块并利用线性滤波器提取特征;然后,将训练图像分成两组,第一组训练得到高、低分辨率重建样本库,第二组对重建样本库测试,得到邻域选择库;最后,自适应的选择输入图像子块的邻域数目,并利用重建样本库重建。仿真实验结果表明,相比其他基于邻域嵌入算法,提出算法可以重建更多的细节信息和锐利的边缘,重建得到的高分辨率图像具有较高的主客观质量。(本文来源于《信号处理》期刊2015年01期）
范春凤,李艳灵,张丽,陈新武[2]（2012）在《基于自适应邻域选取的局部投影降噪》一文中研究指出提出一种以相点距离矩阵和信噪比为测度的自适应选取邻域参数的局部投影降噪方法.首先将一维时间序列重构到高维相空间,然后计算相空间中各个相点间的距离以构成相点距离矩阵,并据此设定参考相点的初始邻域半径和动态搜索步长,自适应地选择邻域大小,再利用局部几何投影方法消除噪声,迭代此过程,历史输出信噪比达到最大时获得优化邻域.(本文来源于《信阳师范学院学报(自然科学版)》期刊2012年01期）
闫德勤,刘胜蓝[3]（2010）在《基于局部切空间偏离度的自适应邻域选取算法》一文中研究指出基于对局部切空间的几何性质的理论研究结果,提出一种基于局部切空间偏离度的自适应邻域选取算法.该算法基于局部切空间的正交投影计算局部中心化样本点与其切空间的夹角,更好地刻画出局部切空间的性质,能够区分不属于该邻域的样本点,同时具有较好的抗噪音能力.该算法是对该领域研究中的局部切空间排列算法的一个有效改进,具有局部高曲率的流形学习功能.实验证实该算法的有效性.(本文来源于《模式识别与人工智能》期刊2010年06期）
韩敏,项牧[4]（2008）在《邻域自适应选取及权值平均的投影去噪方法》一文中研究指出针对常规局部投影方法在选取邻域点和还原时间序列两方面存在的不足,基于混沌时间序列的相空间重构理论,提出了一种基于相空间重构理论的改进的局部投影非线性去噪方法。该方法在邻域范围的选取和时间序列还原两方面进行了改进。用自适应的邻域选取方法代替了常规的固定邻域范围的方法,同时用加权平均代替直接平均还原时间序列。用改进后的方法对不同初始噪声水平下的Henon时间序列和Lorenz时间序列进行仿真,比较常规方法和改进方法去噪后的信噪比,仿真结果表明提出的改进方法能够更有效地去除包含在时间序列中的噪声成分,同时又能够较好地保留原系统中的混沌特性。(本文来源于《系统工程与电子技术》期刊2008年02期）
阳建宏,徐金梧,杨德斌,黎敏[5]（2006）在《邻域自适应选取的局部投影非线性降噪方法》一文中研究指出局部投影降噪算法已广泛应用于非线性时间序列的分析中,但受邻域选取的影响较大。提出了一种按照自适应方式选取邻域大小的局部投影降噪算法。首先用时间延迟方法将一维时间序列重构到高维相空间。然后逐步增大每个待分析相点的领域大小,根据领域最大主方向变化过程中首次出现平稳阶段时,自适应地确定该相点的最优领域,最后再用局部几何投影的方法去除噪声成分。对洛伦兹信号和杜芬信号分别添加不同噪声水平的高斯白噪声,对领域自适应选取的局部投影算法与标准局部投影算法的降噪效果进行了比较。实验结果表明,自适应邻域选取方法,提高了局部投影算法的降噪能力和对领域参数的鲁棒性。(本文来源于《振动与冲击》期刊2006年04期）
自适应邻域选取论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
提出一种以相点距离矩阵和信噪比为测度的自适应选取邻域参数的局部投影降噪方法.首先将一维时间序列重构到高维相空间,然后计算相空间中各个相点间的距离以构成相点距离矩阵,并据此设定参考相点的初始邻域半径和动态搜索步长,自适应地选择邻域大小,再利用局部几何投影方法消除噪声,迭代此过程,历史输出信噪比达到最大时获得优化邻域.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
自适应邻域选取论文参考文献
[1].曹明明,干宗良,陈杰,崔子冠,朱秀昌.自适应邻域选取的邻域嵌入超分辨率重建算法[J].信号处理.2015
[2].范春凤,李艳灵,张丽,陈新武.基于自适应邻域选取的局部投影降噪[J].信阳师范学院学报(自然科学版).2012
[3].闫德勤,刘胜蓝.基于局部切空间偏离度的自适应邻域选取算法[J].模式识别与人工智能.2010
[4].韩敏,项牧.邻域自适应选取及权值平均的投影去噪方法[J].系统工程与电子技术.2008
[5].阳建宏,徐金梧,杨德斌,黎敏.邻域自适应选取的局部投影非线性降噪方法[J].振动与冲击.2006